张钹：迈向第三代人工智能需要知识＋数据

读创/深圳商报独家报道——涂竞玉

人工智能进展到哪一个崭新阶段？存在哪些挑战与局限？在不久前结束的2020世界大会第三届中国（广东）人工智能发展论坛上，中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长、微软亚洲研究院技术顾问张钹院士为我们揭晓了答案。他明确指出，第三代人工智能的序幕已经拉开，将克服前两代人工作的不完善之处。

张钹提到，第二代人工智能，也就是我们所熟知的学习，已成为一种通用工具。尽管它无需特定领域知识，技术门槛相对较低，且能处理海量数据，推动AI应用的飞速发展，但其局限性也日益显现。在环境感知、理解、安全和决策等方面存在不安全、不可靠、不可解释的问题。

回顾人工智能六十多年的发展历程，我们看到了两个相互竞争的范式。首先是符号主义，也就是第一代知识驱动的人工智能。它在上世纪八十年代之前主导了AI的发展，主要通过知识、算法和算力来构建AI。然后是连接主义，也就是第二代数据驱动的人工智能。它从上世纪九十年代开始逐渐崭露头角，本世纪初更是风头无两。第二代AI利用数据、算法和算力来模拟智能行为，但同样存在明显的局限性。

事实上，第一、二代人工智能主要解决的是完全信息和结构化环境下的确定性问题。在此背景下，第三代人工智能的概念应运而生。张钹院士表示，第三代人工智能的目标是建立安全、可信、可靠和可扩展的AI技术，全面反映人类智能。它将结合第一代的知识驱动和第二代的数据驱动，从原来的三要素升级到利用知识、数据、算法与算力四个要素，以构建更强大的人工智能。

张钹强调，第三代人工智能的核心在于实现计算机的智能“随机应变、举一反三”。为了达到这个目标，必须充分利用知识、数据、算力和算法四要素，解决不完全信息、不确定性和动态环境下的挑战。在张钹看来，这将是人工智能真正达到人类智能水平的标志。随着第三代人工智能的来临，我们有望见证AI技术的全新飞跃。